工場のIoT化とは？メリットや課題・活用事例をわかりやすく解説

最終更新日:2024/11/05

工場のIoT化とは？

工場のIoT化は、製造業における生産性向上や競争力の強化の切り札として注目を集めています。本記事では、工場のIoT化とは何か、そのメリットや課題、導入技術や事例、実現方法について詳しく解説します。製造業に携わる経営者や生産管理部門の方々にとって、工場のIoT化推進に向けた具体的な指針となる情報を提供します。

工場のIoT化とは

工場のIoT化とは、製造設備や生産ラインにセンサーやデバイスを取り付け、インターネットを通じてデータを収集・分析し、生産プロセスを最適化する取り組みです。これにより、生産状況のリアルタイム把握や遠隔制御が可能となり、生産効率の向上やコスト削減、品質改善などが実現します。

IoT技術を活用することで、従来の人手による管理から、データに基づいた科学的な工場運営への転換が図られます。

工場のIoT化を推進するメリット

工場のIoT化を推進することで、様々なメリットが得られます。具体的には、以下のようなものがあります。

生産ラインの見える化
生産性向上
コスト削減
品質改善
人手不足解消
安全性向上

これらのメリットは、製造業の競争力強化に直結する重要な要素となります。以下、各メリットについて詳しく解説していきます。

生産ラインの見える化

工場のIoT化を推進することで、生産ラインの見える化が実現します。センサーやカメラなどのIoTデバイスを設置することで、生産設備の稼働状況や生産量、品質データなどをリアルタイムで収集・可視化できます。これにより、生産工程のボトルネックや非効率な部分を特定し、迅速な改善策を講じることが可能です。

また、遠隔地からでも工場の状況を把握できるため、経営者や管理者の意思決定の迅速化にもつながります。

生産性向上

工場のIoT化は生産性向上に大きく貢献します。IoTデバイスから収集したデータを分析することで、生産設備の稼働率を最適化し、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。また、AIやビッグデータなど解析を活用することで、需要予測の精度向上や生産計画の最適化も可能となります。さらに、ロボットやAIを活用した自動化により、人手を介さない効率的な生産体制を構築できます。

これらの施策により、単位時間あたりの生産量を飛躍的に向上させることができます。

コスト削減

工場のIoT化を推進することで、様々な面でコスト削減が可能となります。例えば、設備の稼働状況をリアルタイムで把握することで、予約保全が可能となり、突発的な故障による生産停止を防ぐことができます。これにより、修理コストや機会損失を大幅に削減でき、エネルギー使用量の可視化と最適化により、電力コストの削減も実現できます。

さらに、在庫管理の精緻化により、過剰在庫や在庫切れによるロスを最小限に抑えることができ、在庫コストの削減にもつながります。

品質改善

IoT化による品質改善は製造業にとって大きなメリットとなります。センサーやカメラを活用することで、生産工程の各段階で詳細なデータを収集し、品質のばらつきや不良品の発生要因を特定することができます。AIによるデータ分析を行うことで、人間では気づきにくい微細な品質変動や異常を検知し、早期に対策を講じることが可能となります。

また、トレーサビリティの向上により、万が一不良品が発生した場合でも、その原因を迅速に特定し、適切な対応を取ることができます。これらの取り組みにより、製品品質の安定化と向上を実現できます。

人手不足解消

工場のIoT化は深刻化する人手不足の解消に貢献します。センサーやカメラを活用した自動検査システムの導入により、これまで人手で行っていた検査作業を自動化できます。また、AIやロボットを活用することで、単純作業や危険作業を機械に任せることが可能となり、作業員の負担を軽減できます。

さらに、熟練工の技能をデータ化し、AIによる分析を行うことで、技能伝承の効率化も図れます。これらの取り組みにより、少ない人員でも高い生産性を維持することが可能となり、人手不足の問題に対処できるのです。

安全性向上

工場のIoT化は、作業環境の安全性向上にも大きく貢献します。センサーやカメラを活用することで、危険な場所や作業の監視を常時行うことができ、事故の未然防止につながります。また、ウェアラブルデザインを作業員に装着させることで、作業員の体調や位置情報をリアルタイムで配信し、緊急時に迅速な対応を取ることができます。

さらに、AIによる異常検知システムを導入することで、人間では気づきにくい微細な異常や危険な兆候を早期に発見し、事故を未然に防ぐことができます。これらの施策により、作業員の安全を確保しつつ、生産性の向上を図ることができるのです。

工場のIoT化における課題

工場のIoT化を推進する上では、いくつかの課題に直面します。主な課題としては、以下のようなものが考えられます。

初期投資費用がかかる
セキュリティ対策が必須
専門的な人材が必須

これらの課題を適切に解決することが、IoT化を成功させるための鍵となります。

初期投資費用がかかる

工場のIoT化には、相応の初期投資が必要となります。センサーやIoTデバイスの購入・設置費用、ネットワーク環境の整備費用やデータ収集・分析システムの導入費用などが主な支出項目となります。特に、既存の生産設備を大幅に改修する必要がある場合は、多額の費用が発生する可能性があります。

この課題に対しては、段階的な導入やクラウドサービスの活用によるコスト削減などの対策が考えられます。また、政府の補助金制度を活用することで、初期投資の負担を軽減することもできます。

セキュリティ対策が必須

工場のIoT化に伴い、サイバーセキュリティリスクが高まります。生産設備がインターネットに接続されることで、外部からの不正アクセスや情報漏洩のリスクが増大します。また、IoTデバイス自体がセキュリティ脆弱性を持つ可能性もあります。

これらのリスクに対処するため、ネットワークの分離・暗号化通信の導入・多要素認証の実装など、多層的なセキュリティ対策が必要となります。さらに、従業員に対するセキュリティ教育や定期的なセキュリティ監査の実施も必要です。これらの対策を講じることで、安全なIoT環境を構築・維持することができます。

専門的な人材が必須

工場のIoT化を推進するためには、IoT技術やデータ分析に精通した専門人材が不可欠です。しかし、こうした人材の確保は容易ではありません。IoT技術は急速に進化しており、最新の知識やスキルを持った人材を育成・確保することが課題となります。

この課題に対しては、社内での人材育成プログラムの実施や外部専門家の活用などが対策として考えられます。また、IoTベンダーやシステムインテグレーターとの協業により、必要な技術やノウハウを補完することも有効です。長期的には、デジタル人材の採用・育成を戦略的に進めることが重要です。

工場のIoT化で導入する技術

工場のIoT化を実現するためには、様々な技術の導入が必要となります。主な技術として、以下のものが挙げられます。

センサー等のIoTデバイス
IoTプラットフォーム
データ管理・分析アプリ

これらの技術を適切に組み合わせることで、効果的なIoTシステムを構築することができます。以下、各技術について詳しく解説していきます。

センサー等のIoTデバイス

工場のIoT化において、センサー等のIoTデバイスは重要な役割を果たします。これらのデバイスは、温度・湿度・振動・圧力・光量などの様々な物理量を計測し、デジタルデータに変換します。例えば、生産設備に取り付けられた振動センサーは、機器の異常を早期検知することができます。

IoTプラットフォーム

IoTプラットフォームは、IoTデバイスから収集したデータを集約し、管理・分析するための基盤となるシステムです。クラウドベースのプラットフォームを利用することで、大量のデータを効率的に処理し、リアルタイムでの分析や可視化が可能となります。

データ管理・分析アプリ

工場のIoT化において、収集したデータを効果的に管理・分析するためのアプリケーションは不可欠です。これらのアプリケーションは、生産状況の可視化・予知保全・品質管理などの機能を提供します。例えば、ダッシュボード機能を提供することで、生産ラインの稼働状況をリアルタイムで把握することができます。

また、機械学習やAI技術を活用したアプリケーションを導入することで、異常検知や需要予測などの高度な分析が可能となります。さらに、モバイルアプリを活用することで、現場作業員がタブレットやスマートフォンから必要な情報にアクセスし、迅速な意思決定を行うことができます。

工場のIoT化を実現する方法

工場のIoT化を実現するためには、段階的なアプローチが必要です。具体的には、以下のような流れで進めていくことが効果的です。

目的の明確化
取得するデータの選定
システムの構築・動作確認
データの見える化・分析
生産設備の制御

以下、各ステップについて詳しく解説していきます。

目的の明確化

工場のIoT化を成功させるためには、まずIoT化の目的を明確にすることが重要です。単に最新技術を導入するのではなく、自社の課題解決や競争力強化につながる具体的な目標を設定する必要があります。例えば、生産性向上・品質改善・コスト削減・納期短縮などの目標を数値化し、KPI（重要業績評価指標）として設定します。

また、経営層や現場の従業員を巻き込んで目的を共有することで、全社的な取り組みとしてIoT化を推進することができます。目的が明確になれば、必要な技術や投資規模も具体化し、効果的なIoT化計画を立案することができます。

取得するデータの選定

IoT化の目的が明確になったら、次に取得するデータを選定します。生産設備の稼働状況・品質データ・エネルギー使用量など、目的達成に必要なデータを特定します。ただし、やみくもにデータを収集するのではなく、データの重要性や収集の容易さを考慮して優先順位をつけることが大切です。

また、データの粒度（収集頻度や精度）についても検討が必要です。リアルタイムでの収集が必要なデータか定期的な収集で十分なデータかを見極めることで、効率的なシステム構築が可能となります。さらに、法規制やプライバシーの観点から収集可能なデータかどうかも確認も重要です。

システムの構築・動作確認

データの選定が完了したら、実際にシステムの構築に入ります。センサーやIoTデバイスの選定・設置、ネットワーク環境の整備やデータ収集・分析システムの導入などを行います。この際、段階的なアプローチを取ることが重要です。まずは小規模な実証実験（PoC）からはじめ、効果を確認しながら徐々に拡大していくことで、リスクを最小限に抑えることができます。

また、システムの構築後は十分な動作確認を行い、安定稼働を確認することが重要です。セキュリティ対策も忘れずに実施し、安全なIoT環境を構築することが重要です。

データの見える化・分析

システムが稼働し始めたら、収集したデータの見える化と分析を行います。ダッシュボード機能を活用し、生産状況や品質データをリアルタイムで可視化することで、現場の状況を即座に把握することができます。また、統計的手法やAI技術を活用してデータを分析することで、問題の原因究明や改善案の立案ができます。

ただし、データの解釈には専門知識が必要なため、データサイエンティストの育成や外部専門家の活用を検討することも重要です。さらに、分析結果を現場にフィードバックし、継続的な改善活動につなげていくことが、IoT化の効果を最大化するポイントです。

生産設備の制御

最終的には、分析結果に基づいて、生産設備を最適に制御することを目指します。例えば、需要予測に基づいて生産計画を自動的に立案したり、品質データに基づいて設備のパラメータを自動調整したりすることが可能となります。また、予知保全システムを導入することで、設備の故障を事前に予測し、計画的なメンテナンスを実施することができます。

ただし、すべての工程を一度に自動化するのではなく、人間の判断が必要な部分は残しつつ、段階的に自動化を進めていくことが重要です。また、制御システムのセキュリティには特に注意を払い、不正アクセスによる生産ラインの停止などのリスクを回避する必要があります。

工場のIoT化の事例

工場のIoT化において、収集したデータを効果的に管理・分析するためのアプリケーションは不可欠です。これらのアプリケーションは、生産状況の可視化・予知保全・品質管理などの機能を提供します。例えば、ダッシュボード機能を利用することで、生産ラインの稼働状況をリアルタイムで把握することができます。

また、機械学習やAI技術を活用したアプリケーションを導入することで、異常検知や需要予測などの高度な分析が可能となります。さらに、モバイルアプリを活用することで、現場作業員がタブレットやスマートフォンから必要な情報にアクセスし、迅速な意思決定を行うことができます。
参考：経済産業省｜「スマートファクトリーロードマップ」〜第４次産業革命に対応したものづくりの実現に向けて〜

株式会社日立製作所

株式会社日立製作所は、大みか事業所において先進的なIoT化を推進しています。同社は、生産設備にセンサーを取り付け、稼働状況や品質データをリアルタイムで収集・分析するシステムを構築しました。このシステムにより、生産ラインの可視化が実現し、問題の早期発見と迅速な対応が可能となりました。

また、AIを活用した需要予測システムを導入し、生産計画の最適化を図っています。さらに、作業員の動きをモーションキャプチャで記録し、AIで分析することで、熟練工のノウハウをデジタル化し、技能伝承に活用しています。これらの取り組みにより、生産性が25%向上し、リードタイムが50%短縮されたと報告されています。

富士通株式会社

富士通株式会社は、島根富士通において「デジタルものづくり」を推進しています。同社は、生産設備にIoTデバイスを取り付け、稼働状況や品質データをリアルタイムで収集・分析するシステムを構築しました。このシステムにより、生産ラインの可視化が実現し、問題の早期発見と迅速な対応が可能となりました。

また、AIを活用した異常検知システムを導入し、品質管理の高度化を図っています。さらに、ARを活用した作業支援システムを導入し、作業効率の向上と人的ミスの低減を実現しています。これらの取り組みにより、生産リードタイムが50%短縮され、不良品率が30%低減したと報告されています。また、熟練工の技能をデジタル化し、若手作業員への技術伝承を効率化することにも成功しています。

日本ガイシ株式会社

日本ガイシ株式会社は、小牧事務所において先進的なIoT化を推進しています。同社は、生産設備にセンサーを取り付け、稼働状況や品質データをリアルタイムで収集・分析するシステムを構築しました。このシステムにより、生産ラインの可視化が実現し、問題の早期発見と迅速な対応が可能となりました。

特に注目すべき点は、AIを活用した画像認識システムの導入です。このシステムにより、製品の外観検査を自動化し、検査精度の向上と検査時間の短縮を実現しています。また、デジタルツインを活用し、仮想空間で生産ラインのシミュレーションを行うことで、最適な生産計画の立案を可能にしています。これらの取り組みにより、生産性が20%向上し、不良品率が50%低減したと報告されています。

まとめ

工場のIoT化は、生産プロセスにIoT技術を導入することで、生産ラインの可視化・生産性向上・コスト削減・品質改善・人手不足・安全性向上など、多くのメリットをもたらします。しかし、初期投資費用・セキュリティ対策・専門人材の確保といった課題も存在します。

IoT化には、センサーなどのIoTデバイスやIoTプラットフォーム、データ管理・分析アプリケーションなどの技術が必要です。また、工場のIoT化を実現するには、目的の明確化・取得データの選定・システム構築と動作確認・データの可視化と分析・生産設備の制御という5つのステップを踏むことが重要です。これらのプロセスを通じて、製造業は効率性と競争力を大幅に向上させることができます。

IoT化の先進的な事例としては、日立製作所・富士通・日本ガイシなどが挙げられます。